2024年春节前后,DeepSeek像一股AI旋风席卷全网。当所有人都在疯狂安利这个国产大模型时,官网却因流量暴增而频频卡顿。作为专业的AI实验室,我们怎么能接受这种“云端排队"的体验?既然DeepSeek是开源模型,那答案就简单了——直接把它"请"进办公室!
春节我们请的不是传统意义上的神,而是把DeepSeek部署在了一台戴尔 Precision 5860塔式工作站上。这台硬核设备现在就静静地站在实验室里,为整个团队提供稳定、高效的AI服务。
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评测机构:至顶AI实验室
测评时间:2025年4月5日
评测产品:戴尔 Precision 5860 塔式工作站
主要参数:搭载两块英伟达RTX5000 Ada显卡
评测主题:戴尔 Precision 5860塔式工作站部署本地DeepSeek
硬件配置:为AI而生的专业工作站
戴尔Precision 5860塔式工作站是我们此次评测的主角。考虑到团队多人共用的实际需求,这台工作站的配置堪称豪华:
双路显卡配置:搭载两块英伟达RTX 5000 Ada专业显卡
模型选择:部署DeepSeek R1 70B版本
应用场景:充分应对大部分工作需求和日常AI对话
这样的配置组合,让本地部署大模型不再是空谈,而是真正可以落地的生产力工具。
评测方案:用Dify打造友好的使用体验
为了让团队成员能够便捷地使用本地部署的DeepSeek,我们选择了当下热门的Dify作为图形界面。Dify是一个开源的模型应用开发平台,融合了后端即服务和运维的理念,能够简化和加速AI应用的创建和部署。它不仅支持多种模型,还提供了丰富的功能组件,可以快速构建生产级的AI应用。
部署流程,整个部署过程出乎意料的顺畅:
权限管理:首次注册用户自动成为管理员,可在Workspace中添加团队成员并管理权限
应用创建:通过工作室可以创建聊天助手、Agent、文本生成应用、Chat Flow、工作流等多种形式
模型配置:输入系统提示词(如"你是一个幽默的机器人"),选择本地的DeepSeek R1 70B推理模型
即开即用:配置完成后即可开始对话
实战测试:推理模型的独特优势
在实际测试中,我们发现了一个有趣的现象:用推理模型做翻译虽然效率不算最高(因为每次都需要"思考一遍"),但在复杂的工作流中却展现出了独特的价值。
为什么选择推理模型而非通用模型?
通用模型当然也能完成任务,但它需要精心设计的结构化提示词,这对团队中的非技术人员来说是个不小的门槛。而DeepSeek R1这样的推理模型拥有强大的思维链能力,通过可见的思考过程解决了这个难题——即使是AI"小白",不需要掌握复杂的提示词工程,也能生成高质量的内容。
多模态增强实验
我们还进行了一个更有意思的实验:让推理模型为多模态模型"补脑"。
具体流程是这样的:
先调用DeepSeek R1推理模型,输出完整的思考过程
将这个思考过程传递给Gemini等多模态模型学习
多模态模型的思考能力得到增强,能更好地理解图片等多模态信息
这种"一项任务调用两个模型"的方案对硬件算力要求很高,但对于搭载双RTX 5000 Ada的Precision 5860来说,处理起来轻轻松松,没有任何压力。
扩展应用:通过API释放更多可能
Dify的强大之处还在于其开放性。通过API接口,我们创建的工作流可以轻松集成到其他产品中——无论是网页应用、APP还是硬件设备,都能摇身一变成为AI驱动的智能产品。这让不熟悉Dify的用户也能快速上手,真正实现AI能力的普惠化。
评测结论:小团队的AI服务器新选择
在AI时代,“每个人都需要一台AI PC”已经成为共识。而对于团队来说,一台AI服务器同样不可或缺。但AI服务器就一定要是机架式的庞然大物吗?
我们的答案是:不一定。
戴尔Precision 5860塔式工作站用实际表现证明:对于中小团队而言,一台配置合理的工作站完全可以胜任AI服务器的角色。它既有专业级的性能,又有工作站的灵活性和易维护性,是本地部署大模型的理想选择。
从DeepSeek官网卡顿到本地部署丝滑流畅,从依赖云端到掌控算力,这不仅是一次技术评测,更是AI应用范式的一次转变。当大模型真正"住进"你的办公室,AI才能从概念变成触手可及的生产力。
至顶AI实验室
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